随着海洋信息获取技术的飞速发展和海量遥感数据资源的迅速膨胀，如何从纷繁复杂的数据中得到有用的信息，并将其转换为知识，是海洋科学的目的之一。海洋要素定量关联分析方法是当前海洋遥感领域的主要分析手段之一，而海洋现象由多个海洋要素相互影响，因此通过对定量关联分析方法原理的研究，提高处理方法对象的个数和效率，具有十分重要的意义。　　基于此，论文提出了一种多要素典型相关分析方法，并将其应用于北太平洋海域的海面降雨、海平面异常、海面风场和海表温度等海洋动力要素的异常关联分析中。北太平洋海域是全球大气和海洋变化的敏感区域之一，掌握该区域的海洋动力要素之间异常关联机制可为全球变化的研究提供重要的辅助作用。论文主要开展了三部分研究内容:　　1.大区域多要素定量关联分析方法。鉴于当前大区域时空相关分析方法局限于两个要素场的情况，本文在典型相关分析的基础上，基于复相关系数提出一个三要素定量关联分析方法——MCCA(Multivariate Canonical Correlation Analysis)方法。MCCA通过典型相关方法和拉格朗日乘予法最大化复相关系数，得到三个要素场的线性组合及对应的典型变量，并将包含三个数据场信息的典型变量与原数据场做相关，得到三个变量场的空间相关分布，对应的典型变量为时间序列。该方法综合考虑三个海洋要素场的数据特征，有效减少计算次数，并提供三个海洋要素场之间相关程度的度量指标。　　2.MCCA算法验证。以北太平洋海洋动力要素的异常关联特征分析为实例研究，验证MCCA方法的可行性与有效性。研究表明，北太平洋海域的海面风场、海面降雨、海平面异常和海表温度在赤道地区异常关联显著，在时间系数极大值处，赤道中东部海面降雨、海平面异常、海表温度和赤道中部海面纬向风场具有显著正相关性，与赤道中部海面径向风场、西太平洋海面降雨、西太平洋海平面异常和西太平洋向东北延伸区域的海表温度变化相反。　　3.北太平洋海洋要素异常关联机制的实例分析。利用多年卫星遥感数据，北太平洋海域海洋环境要素的MCCA分析表明:(a)赤道低纬度海域和黑潮延伸体海域两个区域存在十分明显的四个海洋要素的相互作用和反馈现象;(b)引起海面降雨、海表温度、海平面异常三个海洋要素异常模态的海洋机制为四个海洋要素异常关联的机制，海面风场的异常模态亦与之相关;(c)ENSO为引起四个海洋要素异常关联的海洋动力机制，海面风场异常强东季风模态是ElNino发生的重要因素，且四个海洋要素异常关联特征主要发生在ENSO过程成熟期。　　以上研究结果表明，多要素（参数）之间的关联分析对需要多个要素才能充分揭示的海洋过程是十分必要的。论文提出的基于复相关系数的MCCA方法从多要素关联的角度定量分析了海面风场、海面降雨、海平面异常与海表温度变化的响应，对于揭示全球尺度的ENSO过程及区域海洋过程现象是有意义的，也证明了该方法的有效性。